Evaluarea elevilor în şcoli şi universităţi este pe cale să se transforme radical, odată cu integrarea inteligenţei artificiale (AI) în sistemul educaţional. Examenelor tradiţionale şi testelor standardizate, care au fost până acum principalele metode de evaluare a cunoştinţelor, le-ar putea lua locul evaluările personalizate. Specialişti precum cei de la ETS sugerează că AI ar putea adapta testele în funcţie de nevoile fiecărui elev.
Această schimbare ar putea aduce un avans semnificativ în educaţie. Evaluările personalizate ar putea reduce stresul asociat examenelor tradiţionale şi ar oferi o imagine mai fidelă a competenţelor fiecărui elev. AI ar putea răspunde mai bine diversităţii nevoilor elevilor, punând accent nu doar pe cunoştinţele memorate, ci şi pe abilităţi precum colaborarea, gândirea critică şi rezolvarea problemelor.
Unul dintre dezavantajele testelor standardizate este abordarea lor uniformă, care nu ţine cont de diferenţele individuale. Evaluările bazate pe AI permit o analiză mai profundă a comportamentului şi gândirii fiecărui elev, oferind feedback în timp real. Astfel, se trece de la evaluarea răspunsurilor corecte la procesul de învăţare în sine, iar AI poate ajusta dificultatea testelor în funcţie de progresul elevilor.
Andreea Paul, preşedintele INACO, subliniază că testele bazate pe AI pot evalua competenţe complexe, cum ar fi colaborarea şi rezolvarea de probleme. „Modul în care elevii sunt testaţi se schimbă, punându-se accentul pe abilităţile practice şi pe modul în care aceştia pot găsi soluţii la probleme complexe,” afirmă ea. AI poate crea simulări de interviuri pentru studenţi, oferindu-le o experienţă de învăţare interactivă şi practică, transformând evaluările din simple instrumente de măsurare în oportunităţi de dezvoltare a competenţelor esenţiale.
Cu toate acestea, implementarea AI în evaluare ridică provocări. O preocupare majoră este protecţia datelor şi confidenţialitatea informaţiilor personale ale elevilor. Colectarea şi analizarea unor cantităţi mari de date necesare pentru personalizare poate genera probleme de securitate şi etică. De asemenea, există riscul ca algoritmii să nu fie complet obiectivi, ceea ce poate duce la rezultate distorsionate.
Un exemplu relevant este cel al Organizaţiei Internaţionale de Baccalaureat, care, în 2020, a încercat să utilizeze AI pentru a prezice rezultatele examenelor de finalizare a liceului, dar a întâmpinat dificultăţi în ceea ce priveşte acurateţea algoritmilor. „Acurateţea şi echitatea algoritmilor sunt esenţiale pentru a evita erorile în evaluare,” subliniază Andreea Paul.
În plus, există riscul depersonalizării evaluării. Interacţiunea directă cu profesorii oferă un nivel de empatie şi înţelegere pe care un algoritm nu poate să-l reproduca. Evaluarea prin AI ar putea deveni o experienţă impersonală, în care elevii interacţionează doar cu tehnologia. Totuşi, se lucrează la dezvoltarea unor sisteme mai empatice şi adaptative pentru a compensa acest dezavantaj.
Implementarea AI în evaluarea elevilor este un proces complex, ce necesită atenţie la implicaţiile etice. Totuşi, potenţialul de a revoluţiona educaţia şi de a oferi o experienţă de învăţare personalizată este evident. Pe măsură ce tehnologia avansează, viitorul educaţiei ar putea deveni mai adaptabil şi mai centrat pe dezvoltarea integrală a fiecărui elev, relatează playtech.ro.
